César Vizcaíno expuso cómo avanzar hacia data centers más limpios, eficientes y responsables. El acelerado aumento de la demanda digital y el uso de inteligencia artificial están elevando de forma significativa el consumo energético mundial. Frente a este escenario, la industria tecnológica busca soluciones para operar con menor impacto ambiental. En ese contexto, Connecta B2B celebró el Tech Day República Dominicana , donde César Vizcaíno , representante de Unitrade SRL , presentó la conferencia “Data Centers Sostenibles: Energía limpia, eficiencia y responsabilidad ambiental en la era digital” . “Actualmente el consumo energético de los centros de datos equivale a un 4 a un 5% del consumo global de energía”, señaló Vizcaíno, subrayando que este aumento responde al auge de servicios en la nube y al “gran consumo energético de estos GPU” utilizados para IA. De mantenerse la tendencia, “si comparamos el consumo energético que había en 2023 y lo proyectamos hacia el 2026, estaríamos hablando de que se ha duplicado literalmente”. El experto indicó que antes de finalizar 2025, la inversión mundial en data centers alcanzará USD 538,000 millones , mientras que las infraestructuras orientadas a IA sumarán USD 934,000 millones al 2030 . Estados Unidos concentra el 41% de los grandes centros de datos, seguido de Asia-Pacífico y Europa, aunque más del 60% del consumo eléctrico proviene “no por los equipos activos per sé, sino por los sistemas que respaldan esos equipos”, incluyendo climatización, UPS y distribución eléctrica. Vizcaíno detalló los retos actuales del sector: infraestructuras energéticas al límite en países desarrollados, cadenas de suministro saturadas, escasez de talento especializado y aumento del costo eléctrico. Ante ello, planteó el desafío central: “¿Cómo se puede garantizar el crecimiento de la industria digital sin comprometer la sostenibilidad del planeta?”. Añadió que los principales operadores ya incorporan la sostenibilidad como pilar estratégico por su impacto en costos y competitividad. También recordó los compromisos climáticos que obligan a reducir la huella de carbono. “Yo ahora mismo tengo un mayor consumo de energía y a su vez debo impactar menos”, dijo, aludiendo a la meta global de cero emisiones en 2050. En Europa, data centers superiores a 100 kW ya deben reportar medidas concretas para mitigar su impacto ambiental, aunque “menos del 20% de estas instituciones cuentan con las herramientas suficientes para dar seguimiento”. Entre las soluciones destacadas para avanzar hacia operaciones más eficientes, Vizcaíno mencionó el uso de energía renovable—en la que Asia lidera con 2,724 GW—y acuerdos como los Power Purchase Agreement (PPA)  empleados por Google para asegurar energía limpia a precios más competitivos. A nivel técnico, destacó UPS con eficiencia de hasta 97%, baterías de litio para optimizar espacio y costos, y la correcta selección de sistemas de climatización de precisión. “Un aire acondicionado en un centro de datos se enciende hoy, no se vuelve a apagar”, recordó. El aumento de densidad energética por gabinete ha acelerado la adopción de tecnologías de liquid cooling  y full immersion , que llevan líquidos dieléctricos directamente a las cargas para disipar el calor. Según datos citados, el 66% de quienes ya usan estas soluciones son proveedores de nube y colocation, mientras que solo el 18% corresponde a centros de datos Enterprise. Finalmente, Vizcaíno resaltó innovaciones como la distribución eléctrica aérea mediante ductobarras, que “aumenta en un 40% la eficiencia” al eliminar cableado bajo piso técnico y reducir errores humanos, así como sistemas que evitan la mezcla de aire frío y caliente para optimizar el flujo térmico. Cerró invitando al público a acercarse a su stand para aclarar dudas. Le puede interesar: Tech Week República Dominicana 2025: el futuro del talento digital y las nuevas habilidades del 2030

Carmen Zegarra, de Microsoft, abordó los desafíos y la hoja de ruta para la adopción segura y responsable de tecnologías disruptivas. Destacó que la "confianza" es la moneda de cambio más importante en la era digital, enfatizando que el marco regulatorio costarricense actual no impide la migración a la nube ni la implementación de la Inteligencia Artificial Generativa, siempre y cuando las organizaciones prioricen la protección de datos y elijan al proveedor adecuado. Carmen Zegarra, Asesora Corporativa Principal para Microsoft Centroamérica y el Caribe de Microsoft, inició su presentación en el Cloud Summit Costa Rica 2025 reconociendo los esfuerzos de las organizaciones costarricenses por innovar mientras cumplen con la regulación. Subrayó la misión global de Microsoft: "empoderar a cada organización y a cada persona en el planeta para que pueda lograr más". Desde la perspectiva legal, esto se traduce en simplificar la complejidad regulatoria y ayudar a una adopción segura. Uno de los puntos centrales de su charla fue desmitificar el temor al cloud computing  en el país: Libertad para la Nube:  Afirmó categóricamente que la Ley de Protección de Datos de Costa Rica (vigente desde 2011/2012) no contiene ningún impedimento  expreso para que las organizaciones migren a la nube o para que sus datos se alojen fuera del territorio nacional. El Requisito:  Si bien no hay prohibición, sí existe una invitación regulatoria  a que se adopten medidas robustas de protección, trazabilidad y responsabilidad sobre los datos. IA Generativa sin Prohibiciones:  De manera similar, la regulación actual y vigente en Costa Rica tampoco prohíbe el uso  de tecnologías innovadoras como la Inteligencia Artificial Generativa (GNAI), aunque existe intención de actualizar la ley de protección de datos. Los Seis Principios de Microsoft para una IA Digna de Confianza Para construir un entorno de confianza, la ejecutiva de Microsoft detalló los seis principios de IA responsable que guían el diseño de sus productos y servicios. Estos principios, recalcó, no son meramente declarativos, sino que están incluidos en su esquema contractual  con clientes corporativos: Equidad ( Fairness ):  Garantizar que el uso de las herramientas no genere sesgos ni resultados discriminatorios. Fiabilidad y Seguridad:  Asegurar que los resultados sean seguros y confiables, con la herramienta citando las fuentes de información utilizadas. Privacidad y Seguridad:  Garantizar a los clientes que Microsoft respeta la privacidad de los datos como un derecho fundamental , no utilizando la información del cliente para entrenar modelos sin permiso. Se adhiere a normativas globales robustas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) . Inclusión:  Buscar la accesibilidad para que la mayor cantidad de personas pueda utilizar las herramientas y materializar la promesa de la IA. Transparencia:  Lograr que los usuarios comprendan qué hacen las herramientas y cómo funcionan para generar confianza. Responsabilidad:  Diseñar la tecnología poniendo al humano en el centro . La IA es una herramienta que necesita del juicio humano y la decisión final de una persona  para operar y lograr resultados. Zegarra hizo un especial énfasis en los compromisos de privacidad, destacando que los clientes son los dueños de su información  y que sus datos no se usan para entrenar modelos sin su permiso. La asesora corporativa explicó que el mayor valor de la IA se encuentra en la adopción  y no solo en el uso superficial. Para asegurar un retorno de inversión óptimo y una transformación digital exitosa, propuso una fórmula basada en tres verticales: Tecnologías:  Contar con soluciones robustas e innovadoras. Procesos:  Rediseñar los flujos de trabajo para asegurar el uso adecuado de las tecnologías. Personas (Cultura):  Este es el factor clave. Es fundamental que la fuerza laboral entienda la tecnología, pase la curva de aprendizaje, y que la organización reconozca e incentive la identificación de casos de uso que solucionen problemas concretos. El compromiso estratégico debe ser top-down  (de arriba hacia abajo). Como ejemplo, mencionó el caso de su propio equipo legal en Microsoft  (2000 empleados en 50 países), que utiliza Agentes y Copilots  para la revisión de contratos, la comparación de documentos y la preparación de informes ejecutivos "sin lenguaje legal" para otras áreas, demostrando que incluso las áreas más tradicionales pueden superar la resistencia inicial a la IA. La visión a futuro de Microsoft, según Zegarra, es que cada empleado tenga un Copilot  y que cada proceso empresarial sea transformado por Agentes , creando "estructuras híbridas" que permitan la automatización de tareas rutinarias y la aceleración de la curva de éxito. Le puede interesar: En el Cloud Summit Costa Rica 2025, la IA redefine el diagnóstico médico

Andrés Rojas, de AstraZeneca, detalló cómo algoritmos aplicados a oncología y enfermedades crónicas están acelerando diagnósticos y optimizando la ruta del paciente en la región. En el Cloud Summit Costa Rica 2025, la conversación sobre inteligencia artificial dejó de ser un asunto de futuro para convertirse en un desafío inmediato para los sistemas de salud. Durante su conferencia “Del dato a la IA. Un diagnóstico más preciso”, Andrés Rojas, Director Médico para Centroamérica y Caribe de AstraZeneca, expuso cómo la convergencia entre ciencia e inteligencia artificial está transformando la manera en que se detectan y manejan enfermedades de alto impacto, desde cáncer de mama hasta patologías pulmonares y renales. Rojas recordó que en dos décadas la ciencia ha cambiado radicalmente, hoy se comprende con más profundidad el comportamiento de tumores, patologías crónicas y enfermedades raras. Sin embargo, este avance científico necesita apoyarse en tecnologías que permitan acelerar diagnósticos y ampliar el acceso a poblaciones vulnerables. “La tecnología y la ciencia tienen que unirse para transformar los sistemas de salud”, afirmó el vocero. El reto es urgente. Para 2050, la población mayor de 60 años superará los 2.000 millones de personas, y el 73% de las muertes por enfermedades no transmisibles ocurrirá en países con recursos limitados. Frente a este escenario, AstraZeneca ha integrado IA en cerca del 70% de sus proyectos globales de innovación, con un objetivo claro: diagnósticos más rápidos, precisos y accesibles. Uno de los avances más destacados presentados por Rojas fue un estudio reciente en cáncer de mama que combinó la lectura de patólogos con un sistema de IA para validar la concordancia diagnóstica. El algoritmo alcanzó un 73,8% de exactitud, mejorando la detección de casos clasificados erróneamente como riesgo bajo. Para oncología, donde el tiempo es determinante, estos porcentajes representan la diferencia entre una opción de cura y un tratamiento limitado a prolongar meses de vida. La región también registra proyectos aplicados directamente en campo. En Costa Rica, una iniciativa de análisis automatizado de radiografías de tórax procesa más de 25.000 estudios de atención primaria para identificar nódulos pulmonares de riesgo. Esto permite derivar solo a los pacientes que realmente necesitan estudios avanzados y optimiza el uso de especialistas, un recurso escaso en muchos países. El Salvador, por su parte, se ha convertido en un caso de estudio para la integración de IA en todo el flujo de atención. Con el mismo algoritmo para nódulos pulmonares, el país incorporó herramientas de navegación que acompañan al paciente desde la detección inicial hasta la cita con el especialista y la realización de una biopsia. “El proyecto nos enseñó a definir riesgos y a descongestionar los sistemas de salud”, explicó Rojas. La tecnología permite priorizar casos urgentes y espaciar la atención de pacientes que no presentan señales de alarma. La IA también está acelerando los estudios clínicos. Según Rojas, procesos que antes tomaban cuatro o cinco años pueden arrojar resultados en un año gracias a la identificación más rápida de candidatos y al procesamiento automatizado de datos médicos. Además, la compañía está aplicando modelos predictivos para enfermedades raras, capaces de revisar expedientes médicos y señalar casos sospechosos que antes podían tardar hasta cinco años en diagnosticarse. AstraZeneca trabaja ahora en algoritmos para anticipar la progresión de enfermedades renales y detectar estadios tempranos. Este tipo de herramientas se alinea con una de sus metas globales: reducir la mortalidad por cáncer hacia 2030 y fortalecer la detección temprana en toda la región. “Necesitamos trabajar unidos, tecnología, ciencia, gobiernos y sistemas de salud”, recalcó Rojas. La conclusión del vocero fue clara, la inteligencia artificial no es solo un motor de eficiencia, sino un habilitador de equidad. Desde Panamá hasta Haití, la meta es que cada paciente tenga acceso a diagnósticos oportunos y a terapias que realmente puedan modificar el curso de la enfermedad. En palabras de Rojas, “si logramos diagnosticar antes, podemos curar más y prolongar la vida con mayor calidad”. Le puede interesar: Mayo Clinic acelera la medicina de precisión con infraestructura de IA de NVIDIA

ElevenLabs habilitó un sistema donde la clonación de voces se usa solo con autorización, transparencia y compensación a sus propietarios. El catálogo inicial voces de personalidades como Michael Cane, Mark Twain, Thomas Edison, Alan Turing, Judy Garland y Burt Reynolds, entre otras. El uso de voces generadas por inteligencia artificial sigue avanzando hacia un modelo más estructurado y con controles de derechos. Ahora, una nueva propuesta busca que las marcas puedan utilizar voces famosas en publicidad sin incurrir en problemas éticos o legales. ElevenLabs presentó un mercado digital que permite licenciar voces de figuras conocidas mediante réplicas generadas por IA, ofreciendo un esquema con consentimiento y condiciones formales para su explotación tecnológica. El catálogo inicial incluye 28 voces, que abarcan personalidades como Mark Twain, Thomas Edison, Alan Turing, Judy Garland, Maya Angelou, Amelia Earhart, Babe Ruth, Burt Reynolds, Rocky Marciano y J. Robert Oppenheimer, entre otras. La plataforma funciona como intermediaria entre las marcas y quienes poseen los derechos de la voz. ElevenLabs se encarga de validar la titularidad, formalizar el acuerdo y generar la síntesis de audio para su uso en contenidos comerciales. La compañía explicó que el espacio solo estará disponible para talento verificado y propietarios legítimos de propiedad intelectual, con el fin de asegurar que las voces de personalidades reconocidas se utilicen con autorización, transparencia y una compensación justa. Algunas de estas voces fueron creadas mediante clonación de audio real, mientras que otras se replicaron a partir de material histórico o archivos de voz. Esto permite sumar a figuras vivas y también a personajes históricos cuya identidad vocal puede reconstruirse tecnológicamente. Entre las voces disponibles se encuentra la del actor Michael Caine, una de las pocas celebridades actuales que aceptó participar. En un comunicado citado por TechCrunch, Caine afirmó que esta iniciativa “no se trata de reemplazar voces, sino de amplificarlas, abriendo puertas para nuevos narradores en todas partes”. Agregó que, tras una vida dedicada a contar historias, esta tecnología permitirá que nuevas generaciones puedan contar las suyas. Con este esquema, ElevenLabs apunta a que los proyectos publicitarios y creativos puedan incorporar voces icónicas con respaldo legal y técnico, marcando un nuevo paso en la aplicación comercial de la síntesis de voz por inteligencia artificial. Le puede interesar: Artistas creados por IA comienzan a conquistar los rankings

La plataforma consiguió US$19.000 millones en ventas globales y creció 125% en Estados Unidos, apoyada en videos comprables y transmisiones en vivo. La plataforma de comercio electrónico de TikTok ya mueve el mismo volumen de ventas trimestrales que eBay, un hito inesperado para un servicio con menos de dos años en Estados Unidos y operando bajo un entorno regulatorio incierto. La firma de analítica EchoTik registró ventas globales por US$19.000 millones, con entre US$4 y US$4.5 mil millones provenientes del mercado estadounidense y un crecimiento del 125% frente al trimestre anterior. Este desempeño ocurre mientras persisten debates sobre eventuales prohibiciones y mientras las políticas arancelarias impulsadas por el expresidente Donald Trump continúan presionando a plataformas tecnológicas y proveedores externos. La expansión del servicio tiene su base en un modelo de contenido de video que simplifica la experiencia de compra. De acuerdo con un informe de WIRED, la tienda comenzó a ganar tracción en Estados Unidos en 2023 a través de clips breves donde los creadores muestran el funcionamiento de un producto e incluyen enlaces de compra integrados. Ivy Yang, fundadora de Wavelet Strategy, explicó que eligió una aspiradora en TikTok Shop en lugar de Amazon porque el video le permitió ver las características en uso real. La plataforma sostiene que esta forma de “e-commerce por descubrimiento” permite que los usuarios descubran nuevas marcas sin buscar activamente, apoyada en transmisiones en vivo y videos comprables integrados en el feed principal; investigaciones de GlobalData y TikTok Shop señalan que el 83% de los compradores encuentra productos nuevos y el 70% descubre marcas desconocidas mediante este formato. El comercio por livestream todavía está lejos del éxito que ByteDance logró en China. Mientras Douyin concentra casi la mitad de su tráfico en transmisiones con compra en tiempo real, en Estados Unidos solo alrededor del 2% de la audiencia llega a ese formato. “El livestream e-commerce representa casi el 50% del tráfico en Douyin”, afirmó Dandan He, CEO de CHC Fashion Group, empresa que gestiona eventos de venta en TikTok para clientes estadounidenses. A pesar de que TikTok reportó un aumento del 72% en las sesiones en vivo durante septiembre, analistas advierten que las cifras siguen por debajo de lo esperado para replicar el modelo chino. El desempeño es más sólido en el sudeste asiático, donde Tailandia, Indonesia, Vietnam y Filipinas han adoptado la compra en vivo como una experiencia de entretenimiento móvil. Warin Tinprapa, Chief Growth Officer de MI Group, señaló que este formato “se volvió mainstream” en la región gracias a hábitos de consumo digitales basados en el teléfono y en la interacción en tiempo real. Las pequeñas empresas también impulsan el crecimiento. Más de 171.000 negocios locales operan en TikTok Shop, con categorías que van desde moda femenina y cuidado personal hasta electrónica y actividades al aire libre. La plataforma ajusta sus procesos para escalar sin perder control sobre los vendedores. Por su parte, Kathryn Hull, portavoz de TikTok, indicó que se rechazaron 1.4 millones de nuevas solicitudes solo en la primera mitad de 2025 debido a filtros de calidad y seguridad. Mientras tanto, compañías como CHC Fashion Group dividen sus recursos entre videos cortos y transmisiones en vivo para aprovechar la compra por demostración, un modelo que, pese a las tensiones regulatorias, impulsa a TikTok Shop al mismo terreno de ventas de plataformas históricas del comercio digital. Le puede interesar: China apuesta por vendedores de IA que nunca duermen

Un estudio global basado en 4.000 encuestados revela que un 22 % de las compañías, denominadas Frontier firms, están obteniendo resultados hasta tres veces superiores al promedio gracias a su enfoque avanzado en inteligencia artificial. La investigación muestra que la brecha entre quienes adoptan la IA de forma estratégica y quienes aún la ven como una simple herramienta operativa se ensancha rápidamente, definiendo los ganadores de la próxima década digital. Un nuevo informe de Microsoft, elaborado por International Data Corporation (IDC) y titulado “Bridging the AI Divide” , ofrece una radiografía precisa del estado actual de la adopción de inteligencia artificial en los negocios. El estudio, basado en más de 4.000 organizaciones a nivel mundial, concluye que el 68 % ya utiliza alguna forma de IA, pero sólo un grupo selecto —el 22 %— está logrando un impacto transformador. Estas empresas, llamadas Frontier firms , han conseguido retornos tres veces mayores que los de sus competidores menos avanzados. La diferencia no radica únicamente en el volumen de inversión, sino en la forma en que integran la IA en toda la estructura de su negocio. Las compañías Frontier  han incorporado la inteligencia artificial en un promedio de siete funciones distintas, desde servicio al cliente hasta marketing, TI, desarrollo de producto y ciberseguridad. Este enfoque transversal genera resultados contundentes: un 87 % reporta una clara diferenciación de marca, un 86 % ha logrado mayor eficiencia en costos, un 88 % registra crecimiento de ingresos y un 85 % mejora la experiencia del cliente. Lejos de centrarse solo en la automatización, estas organizaciones utilizan la IA para redefinir procesos, acelerar la innovación y reforzar la toma de decisiones. La investigación destaca además que el 67 % de las empresas Frontier  monetiza casos de uso específicos de su industria. En los servicios financieros, por ejemplo, se aplican modelos para detectar fraudes y optimizar conciliaciones; en el sector salud, la IA asiste en la documentación clínica y los diagnósticos personalizados; mientras que en la manufactura se emplea para el mantenimiento predictivo, la inspección de calidad y la eficiencia energética. Un ejemplo concreto es el de Mercedes-Benz, que utiliza sistemas de IA a escala global para optimizar su red de producción y reducir hasta un 20 % el consumo energético en determinadas plantas. Otro hallazgo relevante es el crecimiento acelerado del uso de soluciones personalizadas de inteligencia artificial. El 58 % de las Frontier firms  ya utilizan modelos entrenados con datos propios y adaptados a las necesidades de su negocio, y se espera que esta cifra alcance el 77 % en los próximos dos años. En este contexto, la “agentic AI” —una nueva generación de agentes inteligentes capaces de razonar, planificar y actuar con supervisión humana— emerge como el próximo salto evolutivo. IDC estima que el número de compañías que emplean estos agentes se triplicará en apenas 24 meses. Un caso ilustrativo es el de Dow, que creó agentes de IA para revisar más de 100.000 facturas de envío al año, detectando errores en cuestión de minutos y reduciendo pérdidas logísticas. El estudio también revela un cambio profundo en la financiación de estos proyectos. El 71 % de las organizaciones planea aumentar su presupuesto destinado a IA, y aunque una parte proviene de los departamentos de TI, el fenómeno más interesante es su diversificación: un 34 % corresponde a nuevas inversiones, un 24 % a presupuestos existentes y un 13 % a reasignaciones de otras áreas como operaciones, recursos humanos o marketing. En otras palabras, la IA ha dejado de ser una herramienta técnica para convertirse en un eje estratégico de negocio. A nivel macroeconómico, IDC proyecta que el impacto de la inteligencia artificial alcanzará los 22,3 billones de dólares  para 2030, lo que equivaldría al 3,7 % del PIB mundial . Las cifras reflejan no solo una revolución tecnológica, sino también un reordenamiento del poder económico global. Las organizaciones que lideren la adopción inteligente y ética de la IA serán las que definan las próximas ventajas competitivas. Aunque el estudio tiene alcance mundial, las conclusiones resuenan con fuerza en América Latina y el Caribe. Las empresas de la región que aún se encuentran en fases tempranas de adopción corren el riesgo de integrar el 39 % de rezagadas que IDC identifica. Para evitarlo, los líderes empresariales y de tecnología deberán apostar por un enfoque AI-first , desplegando la inteligencia artificial más allá del ámbito operativo y transformándola en un factor de innovación transversal. El desafío es claro: invertir, escalar y personalizar. Las Frontier firms  no solo utilizan la IA para ser más eficientes, sino para crear nuevos modelos de negocio, anticipar la demanda y ofrecer experiencias de cliente más inteligentes. En un escenario donde el impacto económico de la IA será tan determinante como el de Internet hace dos décadas, la decisión de avanzar o quedarse atrás marcará la diferencia entre liderar el futuro o perder competitividad en la economía digital. Le puede interesar: El crecimiento sin empleo: la nueva era productiva impulsada por la inteligencia artificial

En un mundo donde los dispositivos conectados se multiplican y la cobertura sigue siendo un reto, LoRaWAN surge como una de las tecnologías más prometedoras del Internet de las Cosas. Su capacidad para transmitir datos a kilómetros de distancia con un consumo mínimo de energía la convierte en la aliada ideal de la ingeniería mecatrónica moderna. Por Carlos Ávila Murillo, profesor de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación Universidad de Panamá. En la actualidad, la conectividad de dispositivos electrónicos distribuidos en entornos amplios representa un desafío técnico importante. En aplicaciones como agricultura inteligente, monitoreo ambiental, redes de sensores industriales o gestión de ciudades inteligentes, es necesario transmitir información a grandes distancias con bajo consumo energético. En este contexto, LoRaWAN (Long Range Wide Area Network)  emerge como uno de los protocolos más prometedores para el Internet de las Cosas (IoT) , gracias a su capacidad de ofrecer larga cobertura, bajo consumo de energía y costos operativos mínimos . Este artículo presenta una visión técnica del protocolo LoRaWAN  desde la perspectiva de la ingeniería mecatrónica, con énfasis en su implementación sobre microcontroladores  como el ESP32, STM32, o ARM Cortex-M4 . Fundamentos del protocolo LoRaWAN LoRaWAN  es un protocolo de comunicación LPWAN (Low Power Wide Area Network)  desarrollado por la LoRa Alliance , diseñado para conectar dispositivos distribuidos en redes públicas o privadas. Su base física es la modulación LoRa (Long Range) , propiedad de Semtech, que emplea modulación por espectro ensanchado Chirp Spread Spectrum (CSS) , lo que permite alcanzar distancias de hasta 15 km en zonas rurales  con bajos niveles de interferencia . La arquitectura LoRaWAN está compuesta por cuatro elementos principales: Nodos finales (end-devices):  dispositivos embebidos con sensores o actuadores que transmiten datos a través de LoRa. Gateways:  receptores que intermedian la comunicación entre los nodos y la red principal (network server). Network Server:  encargado de la gestión de tráfico, autenticación y enrutamiento. Application Server:  procesa la información recibida para su uso en aplicaciones específicas. Esta arquitectura sigue un modelo estrella de estrellas , donde los gateways actúan como puentes  entre los nodos LoRa y la red IP. LoRaWAN y microcontroladores Desde la perspectiva de la ingeniería mecatrónica, la integración de LoRaWAN en sistemas embebidos ofrece ventajas notables. Los microcontroladores  proporcionan la lógica de control, adquisición de datos y comunicación local, mientras que el módulo LoRa  actúa como interfaz de transmisión inalámbrica. Entre los microcontroladores más empleados en proyectos con LoRaWAN destacan: ESP32 / ESP8266:  económicos, con conectividad Wi-Fi y soporte para módulos LoRa SX1276 mediante interfaces SPI. STM32 (ARM Cortex-M):  de bajo consumo y alta confiabilidad industrial. Arduino MKR WAN 1310 / RP2040:  plataformas educativas que integran LoRaWAN nativamente. Un ejemplo típico de implementación consiste en un microcontrolador STM32 que toma lecturas de sensores (temperatura, humedad, presión) y las envía a través de un módulo Semtech SX1276 , utilizando la librería LoRaWAN MAC (LMIC) . Los datos llegan al gateway y son transmitidos al Network Server , como The Things Network (TTN) , para su análisis en la nube. Aspectos técnicos clave Consumo de energía: LoRaWAN está diseñado para operar con baterías durante años , usando modos de sueño profundo y transmisiones cortas. Los microcontroladores ARM Cortex-M, por ejemplo, pueden mantenerse en modo de bajo consumo (<10 µA)  entre envíos. Velocidad de transmisión: Dependiendo del Spreading Factor (SF) , LoRaWAN puede operar entre 0.3 kbps y 50 kbps , priorizando el alcance sobre la velocidad. Seguridad: La comunicación se cifra mediante AES-128 , tanto en el nivel de red como en el nivel de aplicación. Clases de dispositivos: Clase A:  el más eficiente energéticamente, ideal para sensores. Clase B:  sincronización con el gateway para recibir mensajes. Clase C:  comunicación casi continua, usada en actuadores o sistemas críticos. Aplicaciones mecatrónicas con LoRaWAN La combinación de LoRaWAN y microcontroladores  permite desarrollar sistemas distribuidos inteligentes, tales como: Monitoreo ambiental:  sensores de humedad y temperatura en zonas rurales con STM32 y LoRa SX1276. Agricultura de precisión:  nodos de riego automatizado controlados por ESP32. Mantenimiento predictivo:  máquinas industriales equipadas con microcontroladores que reportan vibraciones o fallas a larga distancia. Ciudades inteligentes:  control de alumbrado público y gestión de residuos mediante LoRaWAN y gateways urbanos. Estos proyectos se benefician de la interoperabilidad  y la robustez del protocolo , que puede coexistir con redes Wi-Fi, Bluetooth o Zigbee en un ecosistema IoT híbrido. El protocolo LoRaWAN , combinado con microcontroladores de bajo consumo, representa una solución ideal para el desarrollo de sistemas IoT distribuidos. Su capacidad para mantener comunicaciones seguras, de largo alcance y bajo consumo lo convierte en un pilar fundamental dentro de la Ingeniería Mecatrónica moderna . A medida que la tecnología evoluciona, su integración con inteligencia artificial, edge computing y energía solar  permitirá construir redes de sensores autónomos, escalables y sostenibles. Le puede interesar: Protocolo MQTT y su aplicación en IOT

La firma japonesa liquidó acciones por US$5.800 millones para financiar proyectos de infraestructura e IA avanzada, incluido Stargate y un mayor respaldo a OpenAI. La venta de la participación de SoftBank en Nvidia por US$5.800 millones encendió alertas en los mercados tecnológicos, donde varios analistas interpretan la operación como una señal de que el auge de la inteligencia artificial podría estar enfrentando su primer punto de inflexión. Según Reuters , la compañía japonesa confirmó en sus resultados trimestrales que se desprendió de la totalidad de las 32,1 millones de acciones que mantenía, una decisión que impactó de inmediato en el valor del fabricante de chips y reavivó dudas sobre si las valoraciones del sector están superando los fundamentos reales. El movimiento no es menor, Nvidia, que recientemente se convirtió en la primera compañía en alcanzar los US$5 billones en capitalización bursátil, cayó más de 2% en el arranque de la jornada, arrastrando al índice S&P 500. A esto se sumó una previsión de menores ingresos por parte de CoreWeave, proveedor de nube especializada en IA, que también presionó al mercado. Las señales de enfriamiento llegan en paralelo a advertencias de ejecutivos de Morgan Stanley y Goldman Sachs sobre posibles correcciones, mientras que el reconocido inversor Michael Burry, famoso por anticipar la crisis inmobiliaria de 2008, apostó en contra de Nvidia y Palantir. SoftBank aseguró que los recursos obtenidos financiarán la ofensiva tecnológica del CEO Masayoshi Son, que ha apostado todo al desarrollo de IA basada en modelos avanzados, incluido el soporte a OpenAI. Entre los proyectos está Stargate, una iniciativa para ampliar la capacidad de centros de datos en Estados Unidos y que podría elevar su inversión total a US$500.000 millones, además de un aporte de hasta US$40.000 millones a OpenAI. El momento elegido para vender despertó interpretaciones distintas. Para algunos analistas, es una señal de que incluso uno de los inversionistas más agresivos del sector percibe que la ola de crecimiento podría estar perdiendo velocidad. C.J. Muse, director gerente sénior de Cantor Fitzgerald, afirmó que “no se puede decir que Masayoshi Son haya tenido un gran historial con las operaciones de acciones de Nvidia”, y sostiene que la venta responde más a una reorientación de capital para nuevos movimientos. Pese a ello, otros expertos señalan que la historia de SoftBank con Nvidia ha sido irregular. La firma vendió sus primeras acciones en 2019 antes de que el boom de la IA disparara el valor de la tecnológica en más de 1.200%, para luego recomprarlas en plena euforia del mercado. Ahora, la salida total vuelve a exponer el dilema entre aprovechar precios altos o quedarse fuera de otra ola alcista. Una parte clave de la estrategia de Son es ampliar su influencia en el ecosistema de grandes modelos de IA, donde el acceso a capital y chips de alto rendimiento define la velocidad de innovación. Para el asesor Michael Ashley Schulman, de Running Point Capital Advisors, “al hacer efectivo ahora, asegura el capital necesario para redoblar apuestas en las aplicaciones de IA y en la infraestructura a gran escala detrás de ellas”. Sin embargo, esta concentración de recursos incrementa el vínculo con OpenAI, cuyo crecimiento explosivo ha impulsado la valoración de SoftBank en bolsa. La compañía japonesa duplicó su beneficio neto trimestral, beneficiada por el alza en la valoración de la startup, y sus acciones han subido más del doble en lo que va del año. Reuters informó que OpenAI sopesa una salida a bolsa por hasta un billón de dólares en 2026, una cifra que podría generar ganancias multimillonarias para socios como Microsoft y SoftBank. Pero la expansión agresiva también genera interrogantes. OpenAI no ha detallado cómo financiará acuerdos de infraestructura estimados en US$1,4 billones y, pese a prever ingresos recurrentes de US$20.000 millones al cierre de este año, sigue existiendo incertidumbre sobre la sostenibilidad del modelo. Según Schulman, “el pasado accidentado del Vision Fund añade una sensación de partida de póker de alto riesgo a esta desinversión”. El mercado reaccionó con volatilidad porque detrás de la venta de acciones de Nvidia no solo está la necesidad de liquidez. El gesto de uno de los principales inversionistas tecnológicos del mundo dejó claro que, pese al entusiasmo por la IA generativa, crece la percepción de que la carrera podría estar entrando en una fase menos eufórica, donde los gigantes tecnológicos deben demostrar que la innovación va de la mano con modelos de negocio sólidos y escalables. Le puede interesar: La carrera por la IA acelera: Microsoft firma acuerdo millonario por GPUs

¿Está lanzando un nuevo producto o servicio y no sabe cuánto cobrar? Definir el pricing es una de las decisiones más críticas y complejas, especialmente para consultores, solopreneurs o pymes. En este episodio de Prompt IT! , abordamos este desafío. Esta semana, vemos paso a paso cómo construir un Asistente GPT personalizado experto en Percepción de Precios . No es solo teoría; enseñamos a configurarlo desde cero: El Rol (La Instrucción):  Entrenamos a la IA para que actúe como su "cliente ideal". El Análisis de Valor:  El asistente evalúa la oferta basándose en la transformación real que produce para el cliente. La Estrategia (El Resultado):  El GPT entrega una recomendación de pricing  en tres rangos claros (No-Brainer, Middle Ground y Premium), justificando cuál es el más defendible para tu mercado. En la demostración en vivo, aplicamos este asistente a un caso real (un servicio de growth marketing  para pymes) y vemos cómo la IA analiza la psicología del comprador en Centroamérica para sugerir el precio más efectivo. Además, en este episodio cubrimos las noticias que están definiendo el futuro de la industria: AINews:  Analizamos la alianza histórica que se está gestando entre Apple y Google  para integrar Gemini en Siri. También, el millonario acuerdo de OpenAI con Amazon AWS  y las nuevas capacidades de Sora . Casos de Éxito:  Vemos cómo Bancolombia  aumentó un 30% su generación de código con GitHub Copilot y cómo un bufete legal en Alemania ahorra 10 horas semanales por empleado usando ChatGPT Business . Toolbox:  Descubrimos NIMO , un "canvas infinito" para Mac que unifica todas tus apps de IA, y Fish Audio , una plataforma para clonar voces con solo 15 segundos de muestra. AIMaizing:  ¿Sabías que la IA ya compite en los charts ? Descubrimos los artistas generados por IA que ya debutaron en Billboard . Este capítulo está lleno de herramientas prácticas y análisis estratégico para pasar de la teoría a la acción. Disfrute el episodio N°41 de Prompt IT! Prompt IT! está disponible todos los lunes a través de las tres comunidades de Connecta B2B: IT NOW , Mercados & Tendencias y Construir , además de su propio canal de YouTube , la plataforma 1000 CIOs Club y en formato podcast , ofreciendo un alcance amplio y especializado para diversos sectores de la economía. Disfrute el episodio también en formato podcast Le puede interesar: ¿Necesita más clientes? Aprenda a generar leads con IA y crear su propio asistente

Hugues Bertin, Founder & CEO de Digital Insurance LatAm, conversa con Santiago Castillo, founder de XSISÍ, una insurtech que forma parte de la historia misma de la Asociación Insurtech de México. Su origen, propósito y enfoque esencialmente inclusivo. Por Hugues Bertin, Founder & CEO de Digital Insurance LatAm Hoy XSISÍ ofrece seguros inclusivos cuya prima anual nunca supera el equivalente al salario mínimo mensual en México, garantizando acceso real a poblaciones tradicionalmente desatendidas. El nombre refleja parte de la cultura popular mexicana: el sentimiento de “a mí no me va a pasar nada” y la protección simbólica de la Virgen de Guadalupe. De allí su claim identitario: "Yo sé que a ti no te va a pasar, pero por si sí, un seguro inclusivo”. Santiago me cuenta que su trayectoria comenzó en el sector de fianzas, donde se formó en riesgo y cumplimiento. Sin embargo, al intentar expandirse hacia los seguros tradicionales, se encontró con un mercado sumamente burocrático. Ese contraste lo llevó a explorar alternativas más ágiles y digitales, y fue así como conoció el mundo insurtech. Tras analizar referencias internacionales y regionales, nació la idea de construir una propuesta propia: seguros de vida y salud diseñados específicamente para la base de la pirámide. En 2016 surge el concepto y en 2017 lanzan su primer MVP. Me cuenta que en México todavía predomina la protección del bien material sobre la persona, por eso las coberturas de movilidad son las más conocidas. XSISÍ decidió escuchar a sus usuarios y adaptar sus productos a sus verdaderas preocupaciones. Hoy su cartera se compone en un 65% por Asistencia Funeraria, seguida por Accidentes Personales (21%), Auto/Moto (6%), Fracturas (4%) y otros productos complementarios. Ya cuentan con más de 28.000 asegurados, un hito relevante para un modelo puramente B2C, con un CAC mensual de solo USD 7.83 y más de USD 1,2 millones en suma asegurada en riesgo. A primera vista parecen un bróker digital, pero en realidad su diferencial está en el diseño del producto y en su propósito. El customer journey  es completamente digital y sin fricciones: la contratación se hace online, sin papeleo, sin tarificación diferenciada por género o edad y con suscripción simplificada (solo una pregunta médica binaria). A pesar de la tecnología, mantienen un acompañamiento humano que garantiza comprensión y transparencia. El camino comercial también ha sido un aprendizaje. Comenzaron con estrategias manuales como vender puerta a puerta con tablet o incorporar estudiantes en servicio social y con el tiempo migraron hacia un modelo basado en alianzas y referenciadores. Una de las más exitosas ha sido con una empresa que ofrece asistencias para trabajadoras domésticas, desde donde hoy proviene el 42% de sus pólizas. Además, el boca a boca representa ya un 18% de las ventas, y cuentan con un sistema de referenciación con bono por venta cerrada. XSISÍ es una insurtech 100% bootstrapped (o sea, sin financiamiento externo), lo que les ha permitido operar livianos, sostener su propósito original y digitalizar prácticamente toda la operación. Manejan costos mínimos, con un solo ejecutivo dedicado a siniestros y atención al cliente, y una red distribuida de referenciadores. La inclusión también se refleja en su impacto social: por cada póliza emitida se activa automáticamente una cobertura para un atleta de Special Olympics, organización con la que son aliados. Además, sus productos están estandarizados como parte de su filosofía de neutralidad y acceso (mismas primas y coberturas para todas las personas). Cuando hablamos del futuro de XSISÍ, Santiago me adelanta que están trabajando en una plataforma de contratación híbrida en la que el usuario podrá armar combinaciones de coberturas de vida, cáncer, telemedicina, funeraria, etc. en un solo clic. Antes de cerrar, le pregunto por su nuevo proyecto entrepreneur : SURELIA, la primera “Suretytech” de México como dice. Desarrollaron un motor de KYC y CRM que integra más de cuatro Inteligencias Artificiales para el análisis documental y la predeterminación de garantías en el sector de fianzas. Ya cuentan con un MVP comercial y son miembros de la AIM. Un spin-off que, según él, busca revolucionar la industria desde su origen profesional. Una nueva insurtech a seguir en America Latina. Le puede interesar: Meanwhile: la primera aseguradora de vida denominada en Bitcoin

El modelo de 5,6mm resultó caro para las prestaciones que ofrece. La próxima generación dependrá de cambios en batería, peso y disipación térmica. Las bajas ventas del iPhone Air estarían obligando a Apple a frenar el desarrollo de la próxima generación. Según información publicada por MacRumors, el modelo que inicialmente se proyectaba para otoño de 2026 ya no tiene fecha definida, y la cadena de suministro está reduciendo su producción antes de lo previsto. El iPhone Air fue presentado en septiembre como el primer rediseño radical de la línea desde la llegada del iPhone X en 2017. Su principal apuesta tecnológica fue el cuerpo ultradelgado de 5,6mm, lo que implicó sacrificios como una batería de menor capacidad y una cámara trasera única. Pese a esos recortes, el precio base se fijó en US$999, apenas US$100 menos que el iPhone 17 Pro, que incluye un sistema de triple lente y autonomía sustancialmente superior. Los reportes indican que el dispositivo no logró el impacto esperado. El medio señala que Foxconn desmontó casi todas sus líneas de producción y que el cierre total se dará al finalizar el mes. Luxshare, otro proveedor, habría detenido la fabricación a finales de octubre. Con la escala industrial cortada, Apple estaría replanteando no solo el calendario, sino la estrategia completa del modelo. Este revés refuerza un patrón que Apple viene enfrentando desde hace varios años: no ha logrado consolidar un cuarto iPhone con buena tracción comercial. Primero probó con el iPhone mini, que sufrió ventas discretas; luego con los modelos Plus, que tampoco despegaron. El iPhone Air intentaba llenar ese espacio con diseño diferenciado, pero la combinación de especificaciones recortadas y precio alto no logró convencer al mercado. De acuerdo con la filtración, Apple había avanzado en un iPhone Air de segunda generación con mejoras tecnológicas, incluyendo un chasis más ligero, cámara de vapor para enfriamiento interno y una batería más grande. Sin embargo, ante el bajo rendimiento del modelo actual, la compañía podría revisar la propuesta. En paralelo, Apple ya trabaja en una estrategia de lanzamientos escalonada para la familia iPhone 18. Los iPhone 18 Pro, iPhone 18 Pro Max y un modelo plegable están previstos para el otoño de 2026, mientras que el iPhone 18 y el iPhone 18e llegarían hasta inicios de 2027. En ese escenario, el iPhone Air de próxima generación solo tendría espacio si muestra avances suficientes para justificar su continuidad. Le puede interesar: iPhone Air y la nueva era del hardware de Apple

Meta confirmó que los plugins externos desaparecerán el 10 de febrero de 2026 y pasarán a ser elementos de 0x0 píxeles sin interacción. La decisión de Meta de retirar el botón externo de “Me gusta” y también el de “Compartir” marca un cambio técnico importante para la integración de Facebook en la web. Ambas funciones dejarán de funcionar el 10 de febrero de 2026, dando fin a un mecanismo que durante más de una década permitió conectar páginas externas con la red social para impulsar la difusión de contenido. Meta explicó en su blog que los administradores de sitios web no tendrán que realizar cambios obligatorios. Las integraciones podrán mantenerse hasta esa fecha, pero luego simplemente dejarán de operar. La compañía detalló que cualquier botón restante “se degradará de forma ordenada”, lo que, técnicamente, significa que quedará reducido a un elemento invisible de 0x0 píxeles. En otras palabras, su código seguirá existiendo, pero sin ejecución visual o funcional. La eliminación de estos complementos refleja cómo ha cambiado el ecosistema web desde su lanzamiento en 2010. En aquel momento, Facebook era el punto de distribución dominante para artículos y publicaciones, y el clic en “Me gusta” servía como señal directa al algoritmo de la plataforma. Hoy, Meta sostiene que estos plugins representan “una era anterior del desarrollo web”, donde los sitios dependían de una sola red social para impulsar el tráfico. Además, Facebook ya no ocupa la misma posición dentro de la estructura tecnológica y de negocio de Meta, y es menos común encontrar sitios integrados únicamente con su ecosistema. Con esta decisión, la empresa cierra la etapa de los botones sociales que durante años funcionaron como puente entre la navegación externa y el motor interno de recomendación y viralización de Facebook. El cambio subraya una realidad tecnológica: el comportamiento digital se diversificó y la integración entre plataformas ya no depende de widgets estáticos, sino de APIs, modelos de seguimiento más complejos y herramientas de medición menos visibles para el usuario. Le puede interesar: Reiniciar la red: tres visiones para reparar internet